package leetcode;

/**
 * 72. 编辑距离
 * 给你两个单词 word1 和 word2， 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数  。
 * <p>
 * 你可以对一个单词进行如下三种操作：
 * <p>
 * 插入一个字符
 * 删除一个字符
 * 替换一个字符
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：word1 = "horse", word2 = "ros"
 * 输出：3
 * 解释：
 * horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')
 * rorse -> rose (删除 'r')
 * rose -> ros (删除 'e')
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：word1 = "intention", word2 = "execution"
 * 输出：5
 * 解释：
 * intention -> inention (删除 't')
 * inention -> enention (将 'i' 替换为 'e')
 * enention -> exention (将 'n' 替换为 'x')
 * exention -> exection (将 'n' 替换为 'c')
 * exection -> execution (插入 'u')
 */
public class MinDistance {

    public int minDistance(String word1, String word2) {

        // dp[i][j] 表示 word1的前i位 和 word2的前j位 相等需要多少次....
        // 是前i个还是第i个？？？ 前！！！从1开始

        // 前i位为：a k c
        // 前j位为：e f g h
        // 由于前面两位都不一样 只能替换最后一位 dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1

        // 前i位为：a k c
        // 前j位位：e f g c b
        // 都包含c，把j的最后一位删除 dp[i][j] = dp[i][j-1] + 1

        // 前i位为：a k c
        // 前j位位：e f g k
        // 都包含k，把i的最后一位删除 dp[i][j] = dp[i-1][j] + 1


        // 不要理解上面那三个case了。

        // 为什么加一个没用的 dp[0][0] ：为了处理第一次
        int[][] dp = new int[word1.length() + 1][word2.length() + 1];

        char[] arr1 = word1.toCharArray();
        char[] arr2 = word2.toCharArray();
        // 为什么需要这个？
        for (int i = 1; i <= arr1.length; i++) {
            dp[i][0] = i;
        }
        for (int j = 1; j <= arr2.length; j++) {
            dp[0][j] = j;
        }

        for (int i = 1; i <= arr1.length; i++) {
            for (int j = 1; j <= arr2.length; j++) {
                if (arr1[i - 1] == arr2[j - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                } else {
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j - 1] + 1, Math.min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1));
                }
            }
        }
        return dp[arr1.length][arr2.length];
    }
}
